《经济学人·商论》2023-02-15《AI实验室竞争升温》
长期以来，企业研发机构一直是科学进步的源泉，在美国尤其如此。一个半世纪前，托马斯·爱迪生用他通过留声机和灯泡等发明获得的收入为他在新泽西州门洛帕克（MenloPark）设立的实验室提供资金。第二次世界大战后，美国企业界大举投资基础科学，希望能由此产生实用的产品。杜邦（化学品制造商）、IBM和施乐（两者都是硬件制造商）都设有大型研究实验室。AT&T的贝尔实验室产生了晶体管、激光器和光伏电池等众多发明，其研究人员因此共获得九项诺贝尔奖。
2.AI带来多少投资与工作机会？
《经济学人·商论》2022-12-19
Generatingbuzz
在陷入深度低迷、被沮丧情绪笼罩的科技行业，热闹的AI圈子是个例外。数据公司PitchBook称，2022年，风险投资家已经向声称专攻AI的公司投入了670亿美元。自2021年年中以来，全球涉及此类创业公司的风投交易份额持续上升，本季度截至目前已上升至15%（见图表1）。1月至10月新诞生了28家AI独角兽公司（估值10亿美元或以上的私营创业公司）。谷歌的母公司Alphabet正计划向OpenAI的竞争对手Cohere投资两亿美元。英国企业家伊恩·霍加斯（IanHogarth）和内森·贝纳希（NathanBenaich）的一份报告显示，OpenAI和Deepmind（Alphabet的人工智能实验室之一）的前员工已经创办了至少22家AI创业公司。
3.人类能辨别ChatGPT作者吗？
TheSECsaid,“Musk,/yourtweetsareablight./Theyreallycouldcostyouyourjob,/ifyoudon’tstop/allthistweetingatnight.”/…ThenMuskcried,“Why/ThetweetsIwrotearenotmean,/Idon’tuseall-caps/andI’msurethatmytweetsareclean.”/“Butyourtweetscanmovemarkets/andthat’swhywe’resore./Youmaybeagenius/andabillionaire,/butthatdoesn’tgiveyoutherighttobeabore!”
这首诗出自一台运行GPT-3（第三代生成式预训练模型）软件的计算机，描述了马斯克与美国证交会之间的争执。三年前推出的GPT-3规模空前巨大，其底层模型号称有1750亿个参数，计算机能据此生成复杂精妙、近似人类书写的文字。当年7月中旬，OpenAI将GPT-3的一个早期版本拿给一些人，让他们探索它的功能。艺术家阿拉姆·萨贝提（ArramSabeti）证实了GPT-3能写短篇故事，包括一篇以哈利·波特为主角的硬汉派侦探故事（“哈利·波特穿着邋遢的斜纹软呢西装、没熨烫过的衬衫和没擦过的皮鞋坐在桌前，看上去憔悴凌乱，愤愤不平……”），还有喜剧小品，甚至诗歌（包括本文开头名为《伊隆·马斯克——苏斯博士著》的那首）——但能骗过人类吗？
AI研究员、企业家埃利奥特·特纳（ElliotTurner）展示了如何用该模型把粗鲁的语言转换为比较礼貌的表达，或许能在网上许多戾气较重的场所派上用场。人类读者已经难以把这个机器撰写的新闻与人写的区分开来（见图表）。
《经济学人·商论》2020-08《比特文学》（Bit-lit）
鉴于OpenAI希望最终能在市场上出售GPT-3，这样的结果预示着可观的前景。但这个程序并不完美。有时候，它似乎只是搬出一些它背下来的语句片段，而不是生成全新的文字。更根本的问题是，基于统计的词语搭配并不等同于对这个世界的连贯认知。GPT-3经常生成一些语法正确但脱离现实的文本，比如它声称“从夏威夷跳到17需要两道彩虹”。圣塔菲研究所（SantaFeInstitute）的计算机科学家梅勒妮·米歇尔（MelanieMitchell）指出：“它没有关于这个世界——或者任何世界——的任何内部模型，因此无法进行需要这种模型支持的推理。”
4.创新低迷期，ChatGPT能否成为经济增长的引擎？
《经济学人·商论》2021.1
《乐观的理由》（Reasonstobecheerful）
新兴市场在全球金融危机爆发前的十年里也经历了生产率的快速增长，这得益于高水平的投资和贸易的扩张给全球供应链中的发展中经济体带来了更先进的工艺和技术。然而，自金融危机以来，生产率增长持续放缓，范围广泛，顽固持久（见图表1）。根据世界银行的数据，全球约70％的经济体受到影响。要解释增长何以放缓是个令人头疼的难题。世界银行认为，近年来贸易增长放缓，从较富裕国家引进并因地制宜地应用新技术的机会减少，可能在一定程度上抑制了新兴世界生产率的提高。更大的问题是，为什么改进的机器人技术、云计算和人工智能之类的新技术并没有促进投资增长和生产率提升？
大体上说，有三种不同的假说尝试解释生产率低迷的问题。一种由技术悲观主义者提出，他们坚持认为尽管人们对改变世界的技术充满热情，但近年来的创新并没有乐观主义者所坚信的那样具有变革意义。尽管这最终可能会被证明是正确的，但持续的技术进步似乎使之越来越没有说服力。AI可能并没有以人们在五到十年前期望的那种惊人的颠覆性速度改变世界经济，但它的能力已有了显著的提升，在一些领域甚至堪称惊人。研究公司OpenAI开发的一种语言预测模型GPT-3展示了出色的开展对话、起草长文和编写代码上的能力，对真人的模拟程度令人吃惊。
互联网在通过打破距离限制而支持经济发展上的潜力早已不怎么激动人心。但云计算和视频会议在过去一年中证明了它们的经济价值。显然，新技术能做的要比近些年人们对它们的期待更多。
5.AI需求是无尽的吗？
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2018年七月刊《鬣狗和猎豹》并试听音频
非营利性研究机构OpenAI称，自2012年以来，规模最大的AI项目对于运算能力的需求每3.5个月就翻一番（见图表）。研究公司新街（NewStreet）估计，到2022年AI芯片市场的规模可能会达到300亿美元，这将超过英特尔今年预期220亿美元的服务器计算机销售收入。作为芯片业的后起之秀，英国创业公司Graphcore研发出了“智能处理器”（IPU）试图消除硬件瓶颈，甚至容纳整个“神经网络”。
大型云计算供应商也纷纷加入AI芯片的角逐。计划投入数百亿美元建立国家半导体产业的中国也将成为发展的一极。